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【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（ResNet、ResNeXt）

ResNet、ResNeXt、迁移学习1、为什么要选择残差网络（ResNet）在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。

Jul7_LYY·2022-11-25 15:03

经典的卷积神经网络实现(一)---LeNet、AlexNet

网络结构如下:7层网络:2层卷积层，2层池化层交替出现。最后是三层全连接层。

nefu_0iq·2022-11-25 14:29

神经网络与深度学习——神经网络基础与反向传播（CS231n）Neural Network Basics & Back Propagation

使用数值梯度来检查但问题是：线性分类并不强线性分类每类只能学到一个图像，而且只能进行线性决策边界神经网络“神经网络”是一个非常宽泛的术语;更准确地说，它们被称为“全连接网络”，有时也被称为“多层感知器”(MLP)2层

DongDu_rabbit·2022-11-25 10:45

简单的CNN网络模型搭建（以Lenet-5网络和VGG网络测试MNIST和cifar10数据集）

2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）采样方式：4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid4、C3层-卷积层第二次卷积的输出是C3，16个1

Zju_mlz·2022-11-25 03:32

Retinanet网络详解

层首先输入的照片的大小为672x640，然后经过一个池化层，使用ResNet网络提取特征，得到四个不同尺度的特征图，layer1,layer2,layer3,layer4.源代码中的尺度融合是从layer2层开始

目标检测小白·2022-11-25 00:43

机器学习集成模型学习——Stacking集成学习（五）

stacking集成模型示例如下：stacking一般由2层堆叠构成Stacking集成算法思路上图为整体流程，思路如下：把原始数据切分成两部分：训练集D-train与测试集D-test，训练集部分用来训练整体的

呆萌的代Ma·2022-11-23 19:21

BERT源码解析（上）

模型结构如下：Bertbase具有12层上图所示的

CReep~·2022-11-23 14:23

仁微电子蓝牙物联网赋能智慧医院，助力上海市皮肤病医院新楼打造“5G+医疗健康应用试点”

新建成的门急诊医技病房综合楼位于保德路1278号，总建筑面积近5万平方米，地上10层地下2层，是目前国内乃至全世界皮肤专科医院

仁微电子蓝牙物联网·2022-11-23 12:45

BERT学习汇总（视频）

（先大致了解一下整体性的框架，然后再进一步深究，最终彻底明白这个模型）一、介绍bert模型BERT就是12层的Transformer的Encoder的组合。

迷茫，我太迷茫了！·2022-11-23 02:15

BERT学习

一：模型简介1、结构：bert是个有12层encoder组成的结构，只有encoder，没有decoder。

0x3fffffff·2022-11-23 02:14

CNCC技术论坛 | 面向人工智能芯片的编程语言和编译器

本论坛将于CNCC期间，10月24日13:30-15:30，在北京新世纪日航饭店2层四川厅举行。本论坛邀请到了国内外知名学者和工业界领军人物一起，讨论在人工智能领域设计领域定制芯片的挑战和机遇。

QbitAl·2022-11-22 20:57

0 补课：语义分割——卷积神经网络基础

channel与输入的特征层的channel（比如原图像的RGB三个通道，表示有3个channel）相同输出的特征矩阵的channel与卷积核的个数相同，如图所示，两个卷积核都有3个通道，输出矩阵的特征是2层

会游泳的小雁·2022-11-22 16:28

使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练

网络的机构参数如下：通过这张表格可以发现无论是18层,34层,50层,101层,还是152层网络。他们的网络框架基本上都是一样的。

@BangBang·2022-11-22 13:13

PyTorch学习笔记之模型构建和模型初始化

PyTorch学习笔记之模型构建和模型初始化文章目录PyTorch学习笔记之模型构建和模型初始化2.3模型构建2.3.1构造神经网络2.3.2层结构基本介绍1）不含模型参数的层2）含模型参数的层3）卷积层

laffycat·2022-11-22 01:33

深度学习入门之3层神经网络的实现

二、符号约定三、层间信号传递1.第1层信号传递2.第2层信号传递3.第3层信号传递四、代码小结总结前言对神经网络进行简单的python实现，以3层神经网络为对象，实现输入到输出的前向处理，利用numpy

ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-22 01:46

ResNet（残差网络模型）原理解读-包括residual block与BN原理介绍

IdentityMappingsinDeepResidualNetworks》ResNet（ResidualNeuralNetwork）由微软研究院的KaimingHe等四名华人提出，通过使用ResNetUnit成功训练出了152层的神经网络

胖虎记录学习·2022-11-21 11:16

GoogLeNet详解

GoogLeNet一共22层，没有全连接层，在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中获得了冠军。

樱花的浪漫·2022-11-21 02:10

ResNet：图像识别中的深度残差学习

在ImageNet数据集上，我们评估了152层的残差网络，它比VGG网络深8倍，但复杂性仍然较低。这些残差网络在ImageNet测试集上的误差达到了3.57%。这个结果在ILSVRC2015分类任

Civisky·2022-11-20 23:44

ResNet——图像识别中的深度残差学习

https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf发表于：cvpr,2016前言CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16以及19层，后来更有了Googlenet的22层

北_清·2022-11-20 23:38

Tensorflow：不规则张量tf.RaggedTensor学习和测试

算法预测一组输入序列的得分，问题在于不同端点之间的这一组序列数量不一致，而每一个最小颗粒度序列都需要过一个LSTM层，在LSTM之后归属于同一对端点的序列需要合并为一组，例如输入100个序列在经过LSTM+２层全连接之后得到

xiaogp·2022-11-20 22:58

深度学习系列三——优化篇之参数初始化，数据预处理，逐层归一化(BN+LN+WN+GN)，超参数优化

1.3.2.1Xavier初始化1.3.2.2He初始化1.3.3正交初始化2、数据预处理2.1归一化处理2.2白化处理3、逐层归一化3.1批量归一化(BatchNormalization，BN)3.2层归一化

珞沫·2022-11-20 21:28

【DeepLearning.ai实验笔记】课程1-week4：多隐藏层神经网络搭建

输入样本X.shape=(12288,209)第1隐藏层的节点数：n¹；第2隐藏层的节点数：n²；...WbZshapeofZ第1层(n¹,12288)(n¹,1)Z¹=W¹X+b¹(n¹,209)第2层

朱砂绛·2022-11-20 20:51

什么是GoogleNet？什么是Inception？GoogleNet结构详解（2014年）

GoogleNet虽然有22层，但是参数量只有AlexNet的1/12GoogleNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度，或者是它的宽度，但是一般情况下，更深和更宽的网络会出现以下问题

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-11-20 19:18

深度学习之卷积神经网络经典网络之ResNet

参加2015年挑战赛区的ResNet网络深度达到152层，比起以前的卷积神经网络，深度越来越深，但参数越来越少。ResNet使用了一种叫做残差学习（residuallearning

bigcindy·2022-11-20 14:07

CNN基础论文精读+复现----AlexNet(二)

文章目录网络搭建C1层S2层C3层S4层C5层C6层C7层S8层F9层F10层、F11层LRN层dropout层加入激活函数损失函数与优化器上一篇文章把AlexNet里的大部分都弄完了，没看的可以去看一下

深度不学习！！·2022-11-20 14:24

CNN基础论文精读+复现----LeNet5 (二)

文章目录复现准备数据部分搭建网络结构C1层：S2层:C3层：S4层:C5层:F6层：Output层:损失函数与优化器：复现准备论文开头的一些概念和思想已经分析完.没看过的可以去看一下，CNN基础论文复现

深度不学习！！·2022-11-20 14:54

力扣（657.551）补8.18

551.学生出勤记录Ι这题的话我一开始用2层循环结果都超时了，一看，没必要2层循环，是我思路错了，一层循环足矣。不过还是做出来了。

紫微帝星·2022-11-20 06:21

卷积神经网络图像处理,卷积神经网络图片识别

卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图

普通网友·2022-11-20 05:03

卷积神经网络结构示意图,卷积神经网络基本结构

卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图

阳阳2013哈哈·2022-11-19 15:32

Resnet网络结构图和对应参数表的简单理解

以上是18层、34层、50层、101层以及152层网络所对应的残差块。我刚开始在网上看到这两张图片的时候，感觉一点都不懂，后面学了一下，稍微懂了，所以写下这篇博文做个记录。

卡伊德·2022-11-19 11:42

java解析mnist_拆分MNIST数据张量流

我一直在关注tensorflow教程.我导入了MNIST数据集并运行了2层卷积神经网络的代码.训练需要将近45分钟.我想通过丢弃一些数据来减少训练数据.我怎么做？

罗-Moline·2022-11-19 08:24

319weekly-3 逐层排序二叉树所需的最少操作数目

第2层变为[3,4]。交换7和5。第3层变为[5,6,8,

pivotone·2022-11-19 01:03

数学建模之层次分析法(含MATLAB代码)

数学建模层次分析法1.层次分析法的基本原理和步骤1.1层次单排序及一致性检验1.2层次总排序及一致性检验2.matlab代码3.应用过程举例4.参考资料1.层次分析法的基本原理和步骤层次分析法的基本原理与步骤人们在进行社会的

苡荏·2022-11-17 10:41

DBMS 中的 2 层架构与 3 层架构

有2层，一层是客户端层，存储数据的一层，即数据库服务器。另一个是客户端层，它基本上是一台机器，它在数据库服务器上运

wouderw·2022-11-17 07:59

关于MAC地址和IP地址在传输过程中变与不变的问题——计网络——网络层学习常遇问题

我们知道的几个概念：首先我们要知道，MAC地址是用于同物理或逻辑第2层网络上的设备间进行通信的，工作于数据链路层；而第三层地址（IP地址）是可以在多个网络设备之间通信的，工作于网络层。

念衢·2022-11-13 12:26

数据挖掘2.6——聚类知识点整理

数据挖掘2.6——聚类1.聚类分析概述2.基本聚类方法2.1划分方法1.Kmeans算法2.k-modes算法3.KMeans++算法4.k-中心点2.2层次方法2.3基于密度的方法3.聚类评估1.聚类分析概述

是Yu欸·2022-11-12 11:52

ResNet网络结构搭建

ResNet下图为包含有18层(17个卷积层和1个全连接层)、34层(33个卷积层和1个全连接层)、50层(49个卷积层和1个全连接层)、101层(100个卷积层和1个全连接层)、152层(151个卷积层和

有温度的AI·2022-11-11 18:20

python深度学习进阶（自然语言处理）—word2vec

word2vec是基于推理的方法，由简单的2层神经网络构成。word2vec有skip-gram和CBOW模型。CBOW模型从多个单词（上下文）预测1个单词（目标词）。

诗雨时·2022-11-10 10:37

【计算机网络】【硬件】交换机芯片介绍

交换机的转发决策仅基于第2层信息。交换机不会修改收到的数据包。（相比之下，路由器的

Ruler.·2022-11-09 03:25

深度学习入门--02 初识神经网络

分别称为第0、1、2层。首先与感知机不同的是，神经网络引入了激活函数，激活函数可用h(a)来表示，a为加权输入信号与偏置的总和。

吃梦想的咸鱼·2022-11-08 13:49

纯手撸一个神经网络（只用numpy识别mnist数据集，全代码）

全代码纯手撸一个识别mnist手写数据集的2层DNN网络，所有库函数的低层NumPy代码都已给出，这串代码直接运行就能跑！不需要其他文件。

全栈O-Jay·2022-11-05 22:09

计算机网络7层协议,计算机网络七层协议

2、第2层数据链路层：数据链路层负责网络寻址、错误侦测和改错。当表头和表尾被加至数据包时，会形成帧。数据链表头是包含了物理地址和错误侦测及改错的方法。数据链表尾是一串指示数据包末端的字符串。3、第

乆黎·2022-11-05 07:52

cs231n 计算机视觉（学习笔记1-3）

AlexNet(7层)->VGG(19层)->残差(152层)，网络结构层次越来越多，准确率越来越好。CNN于2012年

竹篓有个天·2022-11-03 18:42

经典网络模型-GoogLeNet

GoogleNet共22层，参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍，因此在内存或计算资源有限时，GoogleNet是比较好的选择；

L888666Q·2022-11-01 19:39

java中mapper层作用_SSM框架中mapper dao service controller层的划分有什么好处？

这里电视是一层，机顶盒是一层，如果把这2层连接线焊死，那就没有灵活性了。

Feitong Yang·2022-10-31 10:51

论文阅读：ReZero is All Y ou Need: Fast Convergence at Large Depth

这尤其适用于深度超过12层的Transformer架构（一种i用于自然语言处理的深度学习模型，详见https://blog.csdn.net/longx

shengshijieshao·2022-10-27 21:15

【动手学深度学习PyTorch版】16 经典卷积神经网络 LeNet

动手学深度学习PyTorch版】15池化层_水w的博客-CSDN博客目录一、LeNet1.1手写数字识别◼手写数字识别◼MNIST数据集1.2LeNet1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层

水w·2022-10-27 17:53

每天五分钟机器学习：为什么窄而深的神经网络比宽而浅的网络强大

近些年来，深度学习发展迅速，就卷积神经网络而言，从最初的几层，到152层，到上千层，现如今再计算机视觉领域，上千层的神经网络是非常常见的。神经网络层数越多越强大神经网络为什么这么有效果，很多

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:44

pytorch|图卷积神经网络（GCN）实战

本文基于pytorch框架实现2层的GCN，以空手道网络的Louvain算法结果作为标签，训练得到准确率。

xiao黄·2022-10-23 09:26

【一起学数据结构与算法】全方面学习二叉树(上)

树的一些重要结论1.4树的表示方法二、二叉树2.1概念2.2两种特殊的二叉树2.3二叉树的性质三、二叉树性质的几道选择题训练四、二叉树的存储五、二叉树的基本操作5.1二叉树的遍历5.1.1前中后序遍历5.1.2层序遍历

摸鱼王胖嘟嘟·2022-10-18 17:56

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